KECERDASAN BUATAN Artificial intelligence

KECERDASAN BUATAN
Artificial intelligence
TRI WAHYUDI
1530055401001
TIPA’15
DAFTAR isi
BAB I pengantar kecerdasan buatan
BAB II Bidang Ilmu Ai
BAB III Machine Learning
BAB I
PENGANTAR KECERDASAN BUATAN
Definisi Artificial Intelligence (AI)
 H. A. Simon [1987] :
“Kecerdasan buatan (artificial intelligence) merupakan
kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait
dengan pemrograman komputer untuk melakukan
sesuatu hal yang -dalam pandangan manusia adalahcerdas”
 Rich and Knight [1991]:
“Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi
tentang bagaimana membuat komputer melakukan halhal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh
manusia.”
 John McCarthy [1956] :
“mengetahui dan memodelkan proses –proses berpikir
manusia dan mendesain mesin agar dapat menirukan
perilaku manusia.”
 Encyclopedia Britannica: :
“Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu
komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih
banyak menggunakan bentuk simbol-simbol
daripada
bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode
heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan”
AI berusaha untuk membangun entitas yang cerdas serta
memahaminya. Alasan lain untuk belajar AI adalah bahwa
entitas cerdas yang dibangun ini menarik dan berguna.
Cerdas = memiliki pengetahuan + pengalaman, penalaran
(bagaimana membuat keputusan & mengambil tindakan),
moral yang baik
Bagian Utama yg Dibutuhkan untuk
Aplikasi Kecerdasan Buatan (AI):
 Bebasis Pengetahuan (Knoledge Base)
Berisi fakta-fakta, teori, pemikiran, dan hubungan antara satu
dengan lainnya.
 Motor Inferensi (Inference Engine)
Kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengetahuan.
Sejarah Artificial intelligence (AI)
 Tahun 1950 –an Alan Turing, seorang pionir AI dan
ahli matematika Inggris melakukan percobaan Turing
(Turing Test) yaitu sebuah komputer melalui
terminalnya Test) yaitu sebuah komputer melalui
terminalnya ditempatkan pada jarak jauh. Di ujung
yang satu ada teminal dengan software AI dan diujung
lain ada sebuah terminal dengan seorang operator.
Operator itu tidak
mengetahui kalau di ujung
terminal lain dipasang software AI. Mereka
berkomunikasi dimana terminal di ujung memberikan
respon terhadap serangkaian pertanyaan yang
diajukan oleh operator. Dan sang operator itu mengira
bahwa ia sedang berkomunikasi dengan operator
lainnya yang berada pada terminal lain.
 Turing beranggapan bahwa jika mesin dapat membuat
seseorang
percaya
bahwa
dirinya
mampu
berkomunikasi dengan orang lain, maka dapat
dikatakan bahwa mesin tersebut cerdas (seperti
layaknya manusia)
AI dapat Dipandang Dalam Berbagai Perspektif
 Perespektif Kecerdasan (Intelligence)
AI adalah bagaimana membuat mesin yg “cerdas” dan dapat
melakukan hal-hal yang sebelumnya dapat dilakukan oleh
manusia.
 Perspektif Bisnis
AI adalah sekelompok alat bantu (Tools) yang berdaya guna,
dan metodologi yang menggunakan toot-tool tersebut guna
menyelesaikan masalah-masalah bisnis.
 Perspektif Pemrograman (Programming)
AI termasuk di dalamnya adalah studi tentang pemrograman
simbolik, pemecahan masalah, proses pencarian (Search).
Tujuan AI



Membuat mesin menjadi lebih pintar
Memahami apa itu Kecerdasan
Membuat mesin lebih bermanfaat
Arah AI


Mengembangkan metode dan sistem untuk menyelesaikan
masalah
AI
tanpa
mengikuti
cara
manusia
menyelesaikannya (Sistem Pakar / Expert System)
Mengembangkan metode dan sistem untuk menyelesaikan
masalah AI melalui pemodelan cara berpikir manusia, atau
cara bekerjanya otak manusia (Neural Networks)
Pengertian Artificial Intelligence
Berfikir Seperti Manusia





Diperlukan suatu cara untuk mengetahui bagaimana
manusia berfikir
Diperlukan pemahaman tentang bagaimana pikiran
manusia bekerja
Bagaimana Caranya ?
Melalui introspeksi atau mawasdiri, mencoba
menangkap bagaimana pikiran kita berjalan
Melalui percobaan psikologis.
Berfikir Rasional





Cara berfikirnya memenuhi aturan logika yang
dibangun oleh Aristotles
Pola struktur argumentasi yang selalu memberi
konklusi yang benar bila premis benar
Menjadi dasar bidang logika
Tradisi logistik dalam AI adalah membangun program
yang menghasilkan solusi berdasarkan logika
Problem
 Pengetahuan informal sukar diuraikan dan
dinyatakan
 Dalam bentuk notasi logika formal
 Penyelesaian secara prinsip vs praktis
Bertindak Rasional


Bertindak secara rasional artinya bertindak didalam
upaya mencapai tujuan (Goal).
Di dalam lingkungan yang rumit tidaklah mungkin
mendapatkan rasionalitas sempurna yang selalu
melakukan sesuatu dengan benar
Perbedaan Antara Pemrograman AI dan Konvensional
Kelebihan Kecerdasan Buatan






Lebih bersifat permanen
Lebih mudah diduplikasi & disebarkan
Lebih murah
Bersifat konsisten dan teliti
Dapat didokumentasi
Dapat mengerjakan beberapa task lebih cepat dan
lebih baik dibanding manusia.
Kelebihan Bahasa Alami



Kreatif
Memungkinkan orang untuk menggunakan
pengalaman atau pembelajaran secara langsung.
Pemikiran manusia dapat digunakan secara luas,
sedangkan kecerdasan buatan sangat terbatas.
AI pada Aplikasi Komersial








Pengolahan bahasa alami (Natural Language
Processing). Contohnya : “Komputer, tolong hapus
semua file!” hanya dengan “delete *.* <enter>”
Translator bahasa Inggris ke bahasa Indonesia begitu
juga sebaliknya.
Text Summarization
Pengenalan Ucapan (speech recognition)
Telephone untuk penderita bisu tuli
Alat untuk tuna wicara
Robotika
Games
Soft Computing
Soft Computing merupakan inovasi baru dalam membangun
sistem cerdas yaitu sistem yang memiliki keahlian seperti
manusia pada domain tertentu, mampu beradaptasi dan belajar
agar dapat bekerja lebih baik jika terjadi perubahan
lingkungan.
Soft computing mengeksploitasi adanya toleransi terhadap
ketidakpastian, ketidaktepatan, dan kebenaran parsial untuk
dapat diselesaikan dan dikendalikan dengan mudah agar
sesuai dengan realita. (Prof. Lotfi A Zadeh, 1992)
Metodologi-metodologi dalam soft computing




Sistem
Fuzzy
(mengakomodasi
ketidaktepatan).
Jaringan
Syaraf
(menggunakan
pembelajaran).
Probabilistic Reasoning (mengakomodasi
ketidakpastian).
Evolutionary Computing (optimasi) :
algoritma genetika.
BAB II
BIDANG ILMU AI
Bidang Ilmu Ai
Apa itu ai..?


Merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan
instruksi yang terkait dengan pemrograman
komputer untuk melakukan sesuatu hal - yang
dalam pandangan manusia adalah – cerdas
(H. A. Simon [1987])
Sebuah studi tentang bagaimana membuat
komputer melakukan hal-hal yang pada saat
ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia
(Rich and Kinight [1991])
Kategori Definisi AI

Dikelompokkan menjadi 4 macam :
Detail Kecerdasan Buatan



Sudut Pandang Kecerdasan
Kecerdasan buatan mampu membuat mesin
menjadi cerdas (berbuat seperti yang
dilakukan manusia)
Sudut Pandang Penelitian



Kecerdasan buatan adalah studi bagaimana
membuat komputer dapat melakukan sesuatu
sebaik yang dilakukan manusia
Kecerdasan
buatan
adalah
kumpulan
peralatan yang sangat powerful dan
metodologis dalam menyelesaikan masalah
bisnis
Kecerdasan buatan meliputi studi tentang
pemrograman simbolik, problem solving, dan
pencarian (searching)
2 Bagian Utama AI


Basis Pengetahuan (knowledge base)
o berisi fakta-fakta, teori, pemikiran dan
hubungan komponen satu dengan yang
lainnya
Motor Inferensi (inference engine)
o Kemampuan
menarik
kesimpulan
berdasar pengalaman. Berkaitan dengan
representasi dan duplikasi proses tersebut
melalui mesin (misalnya, komputer dan
robot).
Konsep Kecerdasan Buatan

Turing Test
o Metode Pengujian Kecerdasan (Alan
Turing).


o Proses uji ini melibatkan seorang penanya
(manusia) dan dua obyek yang ditanyai.
Pemrosesan Simbolik
o Sifat penting dari AI adalah bahwa AI
merupakan bagian dari ilmu komputer
yang melakukan proses secara simbolik
dan non-algoritmik dalam penyelesain
masalah.
Heuristic
o Suatu strategi untuk melakukan proses
pencarian (search) ruang problem secara
efektif, yang memandu proses pencarian
yang kita lakukan di sepanjang jalur yang
memiliki kemungkinan sukses paling
besar.

Inferensi (Penarikan Kesimpulan) à AI mencoba
membuat mesin memiliki kemampuan berpikir
atau mempertimbangkan (reasoning), termasuk
didalamnya proses (inferencing) berdasarkan
fakta-fakta dan aturan dengan menggunakan
metode heuristik, dll

Pencocokan Pola (Pattern Matching) à Berusaha
untuk menjelaskan obyek, kejadian (events) atau
proses,
dalam
hubungan
logik
atau
komputasional
Beberapa bidang ai
System pakar
Algoritma genetic
Logika fuzzy
Jaringan syaraf tiruan
Robotic
Kemampuan apakah arti dari bidang ai
Contoh pnerapan yang bias ditrapkan pencocokan pola
BAB III
MACHINE LEARNING
Learning Machine
Learning Machine adalah suatu aplikasi dalam AI yang
memiliki kemampuan beradaptasi dengan dunia luar dan
dapat memanfaatkan informasi dari dunia luar untuk
menambah
pengetahuan
dan
meningkatkan
kemampuannya.
Kata mesin digunakan untuk membedakan dengan
manusia (mahluk hidup) yang secara alami memiliki
kemampuan belajar.
Rote Learning
Metode learning ini menggunakan hasil penelusuran atau
hasil perhitungan sebelumnya yang tersimpan dalam
cache memori komputer untuk menentukan strategi ke
langkah berikutnya.
Metode ini memiliki kemampuan untuk
1.
:
Mengorganisir penyimpanan informasi adalah
lebih cepat mengambil nilai yang sudah
tersimpan dari pada menghitung ulang
2. Generalisasi hal ini akan mencegah terlalu
besarnya informasi atau nilai yang disimpan
Learning by Taking Advice
Metode learning ini menggunakan advice tingkat tinggi
(dalam bahasa manusia) untuk menghasilkan suatu
aturan operasional.
Advice mana yang akan digunakan dari sekian banyak
yang ada diproses/dipilih menggunakan operatoroperator seperti : analisis kasus, pencocokan, dsb
Learning from example
Metode ini menggunakan semua contoh dari kasus-kasus
yang pernah diselesaikan atau data yang dimasukkan ke
sistem.
Hal terpenting dari metode ini klasifikasi, untuk memilah
atau mengklasifikasi menjadi posistif dan negatif.
Hasil dari metode ini adalah suatu deskripsi konsep.
Metode ini menggunakan Algoritma search untuk
mengeliminasi dan menghasilkan pohon keputusan
Learning in Problem Solving
Metode ini berusaha untuk memperbaiki pemecahan
masalah dari pemecahan masalah yang sudah ada atau
sudah pernah diaplikasikan.
Metode ini menggunakan solusi dari contoh masalah
sebagai masukan dan akan menghasilkan penemuan cara
baru untuk menyelesaikan masalah secara lebih efisien.
Metode ini menggunakan heuristic search seperti :
generalisasi, learning berdasarkan penjelasan dan
pertimbangan yang menyeluruh.
Discovery
Metode ini berusaha untuk menemukan pengetahuanpengetahuan baru yang belum terungkap sebelumnya.
Metode ini menggunakan heuristic search yang
berdasarkan kepada analogy, ketertarikan (minat) atau
bahkan suatu misteri.
Hasil atau keluaran dari metode ini cendrung tidak
diketahui atau sulit diperkirakan, karena biasanya
berdasarkan informasi atau pengetahuan yang minim
DAFTAR
1. Sri Kusumadewi, Artificial Intelligence (Teknik dan
Aplikasinya), Graha Ilmu, 2003, Yogyakarta
2. William Siler and James J. Buckley, “Fuzzy Expert
System and Fuzzy Reasoning”, Wiley-Interscience,
2005
3. Laurene Fauset, “Fundamental of Neural Network”,
Prentice Hall, 2000